마코프 특징을 이용하는 고속 위조 영상 검출 알고리즘
Fast Image Splicing Detection Algorithm Using Markov Features
1
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
이미지 편집 툴의 발전으로 일반 사용자도 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 마코프 특징을 이용하여 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출하고, 그 중 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거한다. 따라서 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다. 실험을 통해 제안하는 방법은 상대적으로 낮은 복잡도로 우수한 위조 검출 성능을 보임을 확인하였다..
Abstract
Nowadays, image manipulation is enormously popular and easier than ever with tons of convenient images editing tools. After several simple operations, users can get visually attractive images which easily trick viewers. In this paper, we propose a fast algorithm which can detect the image splicing using the Markov features. The proposed algorithm reduces the computational complexity by removing unnecessary Markov features which are not used in the image splicing detection process. The performance of the proposed algorithm is evaluated using a famous image splicing dataset which is publicly available. The experimental results show that the proposed technique outperforms the state-of-the-art splicing detection methods.
참고문헌 (15)
- He Zhongwei, "Digital Image Splicing Detection Based on Markov Features in DCT and DWT Domain", Pattern Recognition, 45(12), pp.4292~4299 (2012)[DOI]
- Yujin Zhang, "Image-splicing Forgery Detection Based on Local Binary Patterns of DCT Coefficients", Security and Communication Networks, 8(14) (2013)
- Il Kyu Eom, "Efficient Markov Features Extraction Method for Image Splicing Detection Using Maximization and Threshold Expansion", Journal of Electronic Imaging, 25(2) (2016)
- E-Sayed M. El-Alfy, "Combining Spatial and DCT Based Markov Features for Enhanced Blind Detection of Image Splicing", Pattern Analysis and Applications, 18(3), pp.713~723 (2015)[DOI]
- Ce Li, "Image splicing detection based on Markov features in QDCT domain", Neurocomputing, 228, pp.29~36 (2017), Elsevier BV[DOI]
- Bo Su, "Enhanced State Selection Markov Model for Image Splicing Detection", EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking (2014)
- Tian-Tsong Ng, "Blind Detection of Photomontage Using Higher Order Statistics", IEEE International Symposium on Circuits and Systems, 5, pp.688~691 (2004)
- Wen Chena, "Image Splicing Detection Using 2-D Phase Congruency and Statistical Moments of Characteristic Function", Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 6505 (2007)
- Jong-Goo Han, "Efficient Markov Feature Extraction Method for Image Splicing Detection", Journal of Electronic Imaging, 25(12) (2016)
- 한종구, "접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 확률 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법", 한국정보통신학회논문지, 20(4), pp.833~839 (2016), 한국정보통신학회[DOI]
- Luyi Chen, "New Feature Presentation of Transition Probability Matrix for Image Tampering Detection", Digital Forensics and Watermarking, pp.376~386 (2008)
- A. Tzotsos, "Support Vector Machine Classification for Object-based Image Analysis", Object-Based Image Analysis, pp.663~677 (2008)
- Chun-Su Park, "Rotation and scale invariant upsampled log-polar fourier descriptor for copy-move forgery detection", Multimedia Tools and Applications, 75(23), pp.16577~16595 (2016)[DOI]
- Yun Q. Shi, "A Natural Image Model Approach to Splicing Detection", MM& Sec, pp.51~62 (2007)
- "CASIA Tampered Image Detection Evaluation Database 2.0", ~